Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/11657
Title: Doğrusal Ve Karesel Eniyileme Problemleri İçin Dinamik Çözümleyiciler
Other Titles: Dynamic Solvers For Linear And Quadratic Optimization
Authors: Güzeliş, Cüneyt
Çakır, Yüksel
Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği
Electronics and Communication Engineering
Keywords: Kısıtlı eniyileme
Gradyan izdüşürme
Dinamik çözümleyici
Constrained Optimization
Gradient Projection
Dynamic solver
Publisher: Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Abstract: Bu çalışmada, optimizasyon kuramındaki geleneksel gradyan izdüşürme (projeksiyon) yöntemi temel alınarak doğrusal kısıtlı, doğrusal ve karesel eniyileme problemleri için, gradyan izdüşürmeli ağ (gradient projecting network) olarak adlandırılan dinamik çözümleyici önerilmektedir. La Salle nin Değişmez Küme kuramı, sağ tarafı süreksiz sistemler için genişletilerek önerilen sistemin yakınsak olduğu, yani, her bir çözümün denge noktasında sonlandığı gösterilmiştir. Gradyan izdüşürmeli ağ ın denge noktaları ile eniyilemesi yapılan kısıtlı problemin ekstremumları arasındaki ilişki irdelenerek eniyileme probleminin kesin (strict ) yerel minimumunun gradyan izdüşürmeli ağ ın asimtotik kararlı denge noktasına karşı geldiği gösterilmiştir. Maksimum klik problemi için çözümleyici olarak, önerilen yapınının etkinliği Hopfield ağı, hücresel sinir ağı ve relaxation labeling ağı ile karşılaştırmalı olarak verilmektedir.
In this study, based on classical gradient projection method of optimization theory, a dynamic solver for linearly constrained linear and quadratic optimization problems, called gradient projection network is introduced. La Salle s Invariance Theorem has been extended to a system with discontinuous right-hand side, and based on this, it is shown that the introduced dynamical solver is convergent, i.e., any trajectory of it ends at one of the equilibria. By deriving the relations between the equilibrias of gradient projection network and extremas of related constrained optimization problem, it was shown that strict local minimum of optimization problem corresponds to asymptotically stable equilibrium point of gradient projection network. The efficiency of the proposed dynamic is shown comparatively with Hopfield network, cellular neural network and relaxation labelling network as a solver for maximum clique problem.
Description: Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2002
Thesis (PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2002
URI: http://hdl.handle.net/11527/11657
Appears in Collections:Elektronik Mühendisliği Lisansüstü Programı - Doktora

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
8382.pdf137.32 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.